JP5496829B2 - Transformation from service-oriented architecture model to service-oriented infrastructure model - Google Patents

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Description

本発明は、サービス指向アーキテクチャ(SOA)モデルからサービス指向インフラストラクチャ(SOI)モデルへの変換に関する。具体的に、本発明は、SOAからSOIへの変換を達成するための変換方法に関する。   The present invention relates to the transformation from a service-oriented architecture (SOA) model to a service-oriented infrastructure (SOI) model. Specifically, the present invention relates to a conversion method for achieving a conversion from SOA to SOI.

ビジネスにおいてインフォメーションテクノロジー(IT)の変化を促進し、ITの変化により制限されないようにするために、サービス指向アーキテクチャ(SOA)の全潜在能力は、サービスアプリケーションと対応するITインフラストラクチャとの間の柔軟で動的な相互運用性を決定することに加えて役立てる必要があり、ITインフラストラクチャ上で、アプリケーションは、最終的に配置され、作動される。SOAは、極めて柔軟でスケーラブルなサービスアプリケーションを提供するが、基礎をなすITハードウェアインフラストラクチャが同一の柔軟な方法において変化のニーズおよび条件を満たすことができる場合に限る。現在のシステムを考慮すると、ITインフラストラクチャは、ボトルネックであることが判明している。これは、ITインフラストラクチャをサービスとして定義することを許容するサービス指向インフラストラクチャをもたらす。SOIでは、仮想化は、リソースのプール(例えば、ウェブサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバ、サーバおよび格納インスタンス)を表示するサービスとしてITインフラストラクチャを扱うことによって、柔軟性およびスケーラビリティを実現するために適用される。   In order to drive information technology (IT) changes in the business and not be restricted by IT changes, the full potential of service-oriented architecture (SOA) is flexible between service applications and the corresponding IT infrastructure. In addition to determining dynamic interoperability, applications need to be deployed and run on the IT infrastructure. SOA provides extremely flexible and scalable service applications, but only if the underlying IT hardware infrastructure can meet changing needs and conditions in the same flexible manner. Given current systems, IT infrastructure has proven to be a bottleneck. This results in a service-oriented infrastructure that allows the IT infrastructure to be defined as a service. In SOI, virtualization is applied to achieve flexibility and scalability by treating the IT infrastructure as a service that displays a pool of resources (eg, web servers, application servers, database servers, servers and storage instances). Is done.

SOAからSOIへの変換のためのコンピュータ化された方法およびシステムは、本明細書で説明される。1つの実施形態では、方法は、SOAモデルインスタンスを受け、予め変換されたパターンの使用済みケースを含むデータベースの1つまたは複数の使用済みケースに従って変換可能なSOAモデルインスタンスのパターンを検出することを含む。方法はまた、検出されたパターンを変換し、それにより中間状態のモデルインスタンスを生成し、動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析を介して最適なSOIモデルインスタンスを選択することを含む。   Computerized methods and systems for SOA to SOI conversion are described herein. In one embodiment, the method receives a SOA model instance and detects a pattern of the SOA model instance that can be converted according to one or more used cases of the database that includes the used case of the pre-converted pattern. Including. The method also includes transforming the detected pattern, thereby generating an intermediate state model instance, and selecting an optimal SOI model instance through dynamic performance and business data analysis.

本発明のもう1つの実施形態では、システムは、SOAモデルからSOIモデルへ変換するように動作可能な変換エンジンと、洗練された(sophisticated)ビジネス分析特徴で変換エンジンを支援するように動作可能なビジネスエンジンとに関連付けられた格納された命令を有するメモリを含む。システムはまた、変換エンジンおよびビジネスエンジンに関連付けられたメモリの命令を実行するためのプロセッサと、SOAからSOIへの変換のための1組の既知の変換可能なパターンを提供するための使用済みケースデータベースとを含む。変換エンジンはまた、SOIモデルに利用可能なハードウェア部分のプロパティを提供するためのパフォーマンスデータベースと、ビジネス分析特徴に関する履歴情報、コストファクトおよび効率データを含むビジネス価値データベースとによって支援される。   In another embodiment of the present invention, the system is operable to support a conversion engine that is operable to convert from a SOA model to an SOI model and a sophisticated business analysis feature. A memory having stored instructions associated with the business engine; The system also provides a processor for executing instructions in memory associated with the conversion engine and business engine, and a used case for providing a set of known convertible patterns for SOA to SOI conversion. Including database. The transformation engine is also supported by a performance database for providing the hardware part properties available for the SOI model and a business value database including historical information on business analysis features, cost facts and efficiency data.

本発明は、一例として説明され、添付図面の特徴で限定されず、同一の参照番号は、類似の要素を表示する。本開示における実施形態または“1つ”の実施形態への言及は、同一の実施形態である必要はなく、そのような言及は、少なくとも1つを意味することが分かる。   The present invention is described by way of example and is not limited by the features of the accompanying drawings, where like reference numbers indicate similar elements. It is understood that references to embodiments in the present disclosure or “one” embodiment need not be the same embodiment, and such references mean at least one.

図1は、SOAからSOIプロパティ変換方法の例示を備えたブロック図である。FIG. 1 is a block diagram with an illustration of a SOA to SOI property conversion method. 図2は、SOAからSOIへのサービス間変換方法の例示を備えたブロック図である。FIG. 2 is a block diagram with an illustration of a method of service-to-service conversion from SOA to SOI. 図3aは、本発明の実施形態による、SOAからSOIへの変換のための例示的な概略システムアーキテクチャを表示するブロック図である。FIG. 3a is a block diagram displaying an exemplary schematic system architecture for SOA to SOI conversion according to an embodiment of the present invention. 図3bは、本発明の実施形態による、中間状態を含む例示的なSOAからSOIへの変換を表示するブロック図である。FIG. 3b is a block diagram displaying an exemplary SOA to SOI conversion including intermediate states, according to an embodiment of the present invention. 図3cは、本発明の実施形態による、SOAからSOIへの変換のための例示的な概略システムアーキテクチャを表示するブロック図である。FIG. 3c is a block diagram displaying an exemplary schematic system architecture for SOA to SOI conversion according to an embodiment of the present invention. 図4は、使用済みケースデータベースの例示的な設計のためのエンティティ関係図である。FIG. 4 is an entity relationship diagram for an exemplary design of a used case database. 図5は、本発明の実施形態による、例示的なSOAからSOIへの変換方法を記述するフロー図である。FIG. 5 is a flow diagram describing an exemplary SOA to SOI conversion method according to an embodiment of the present invention. 図6は、SOAからSOIへの変換による属性マッピングの方法の例示的な説明を備えたブロック図である。FIG. 6 is a block diagram with an exemplary description of an attribute mapping method by SOA to SOI conversion. 図7は、SOAからSOIへの変換方法の全体的な例のパターン認識および変換ステップを表示するブロック図である。FIG. 7 is a block diagram displaying pattern recognition and conversion steps of an overall example of a SOA to SOI conversion method. 図8は、SOAからSOIへの変換方法の全体的な例のパターン認識および変換ステップを表示するブロック図である。FIG. 8 is a block diagram displaying pattern recognition and conversion steps of an overall example of a SOA to SOI conversion method. 図9は、SOAからSOIへの変換方法の全体的な例のパターン認識および変換ステップを表示するブロック図である。FIG. 9 is a block diagram displaying pattern recognition and conversion steps of an overall example of a SOA to SOI conversion method. 図10は、SOAからSOIへの変換方法の全体的な例のパターン認識および変換を表示するブロック図である。FIG. 10 is a block diagram that displays pattern recognition and conversion for an overall example of a SOA to SOI conversion method. 図11は、SOAからSOIへの変換方法の全体的な例のビジネスエンジン分析ステップを表示するブロック図である。FIG. 11 is a block diagram displaying the business engine analysis steps of the overall example of the SOA to SOI conversion method. 図12は、SOAからSOIへの変換のためのコンピュータシステムの発明の実施形態のブロック図である。FIG. 12 is a block diagram of an embodiment of a computer system invention for SOA to SOI conversion.

SOAモデルは、ソフトウェアベースのサービスを記述する。これは、全てのそのソフトウェアコンポーネント、インタフェースおよび実装の詳細を伴うサービスに対する、完全で抽象的な非物理的表示をもたらす。いくつかの例示的なSOAモデルの局面および範囲は、サービス記述、サービスバインディング、サービス間の依存、サービスプロパティ、サービスのトポロジー、サービスコンポーネント、サービスの内部コンポーネント依存、コンポーネントプロパティ、コンポーネントトポロジー、帰納的コンポーネントモデリング、実装の局面および配置の局面を含む。これらの範囲を組込むSOAモデル言語の一例は、サービスコンポーネントアーキテクチャ(SCA)である。   The SOA model describes software-based services. This provides a complete and abstract non-physical representation for the service with all its software components, interfaces and implementation details. Some exemplary SOA model aspects and scopes include service descriptions, service bindings, service dependencies, service properties, service topologies, service components, service internal component dependencies, component properties, component topologies, inductive components Includes modeling, implementation aspects and deployment aspects. One example of a SOA model language that incorporates these ranges is the Service Component Architecture (SCA).

SOIモデルにおいて、目標は、配置されたコンピュータ部分およびリンクの全ての物理ベースの局面を伴う物理ベースのコンピュータインフラストラクチャを記述することである。これらの点に加えて、SOIモデルは、インストール済みソフトウェアおよびネットワークトポロジーのような他の局面を記述する必要がある。いくつかの例示的なSOIモデルの局面および範囲は、ハードウェア部分およびその位置、ネットワークのネットワーク部分およびトポロジー構成、ハードウェア部分の装置および機能性、インストール済みアプリケーション、ソフトウェア部分およびサービス、(ハードウェア、ネットワーク等からなるトップレベルモデルオブジェクトとして示される)システム、および記述されたシステムおよび要素のメトリクスを含む。これらの局面を組込む例示的なSOIモデル言語は、共通情報モデル(CIM)である。   In the SOI model, the goal is to describe a physically based computer infrastructure with all the physically based aspects of the deployed computer parts and links. In addition to these points, the SOI model needs to describe other aspects such as installed software and network topology. Some exemplary SOI model aspects and ranges include the hardware part and its location, the network part and topology configuration of the network, the hardware part equipment and functionality, installed applications, software parts and services, (hardware System (shown as a top-level model object consisting of a network, etc.), and metrics for the described system and elements. An exemplary SOI model language that incorporates these aspects is the Common Information Model (CIM).

1つの実施形態によると、SOAモデルは、ソフトウェアベースのサービスを記述する。例えば、SOAモデルにおいて、ソフトウェアベースのサービスは、そのコンポーネント、インタフェースおよび実装の詳細によって表示される。通常、そのようなモデルにおいて物理的なものはなく、表示は、完全に抽象的である。例えば、図1において、SOAモデルのプロパティ100は、300GB Filespace110、10msReaction time120および100MBit/sec speed130の条件として部分的に記述される。反対に、SOIモデルは、全ての必要なハードウェア部分を伴う物理ベースのコンピュータインフラストラクチャを記述する。なので、SOIモデルは、SOAモデルを実装するのに必要なハードウェアを表示する。図1の例において、プロパティ100は、仮想ファイルサーバ140に変換され、3シングルHewlett Packardスーパーストアシステム160を備え、各々は、100GBハードディスクおよび10ms反応時間150を備え、システムは、100MBit/secのGigabit Ethernet(登録商標)170に接続される。これは、SOAからSOIへの変換に関する一例であり、サービス条件(例えば、100)は、ハードウェア部分(例えば、140)に実装される。ハードウェア部分に加えて、SOIモデルは、インストール済みアプリケーション、ソフトウェア部分およびサービスのような他の局面を記述するが、サービスがSOAモデルで記述されるような方法で記述せず、むしろSOAサービスを実装するのに必要なハードウェアインフラストラクチャの一部として記述する。   According to one embodiment, the SOA model describes a software-based service. For example, in the SOA model, software-based services are represented by their component, interface and implementation details. Usually there is no physical in such a model and the display is completely abstract. For example, in FIG. 1, the SOA model property 100 is partially described as a condition of 300 GB Filespace 110, 10 ms Reaction time 120, and 100 MBit / sec speed 130. Conversely, the SOI model describes a physics-based computer infrastructure with all the necessary hardware parts. Thus, the SOI model displays the hardware necessary to implement the SOA model. In the example of FIG. 1, the property 100 is converted to a virtual file server 140 and comprises three single Hewlett Packard superstore systems 160, each comprising a 100 GB hard disk and a 10 ms reaction time 150, and the system is 100 MBit / sec Gigabit. It is connected to Ethernet (registered trademark) 170. This is an example regarding the conversion from SOA to SOI, and the service condition (for example, 100) is implemented in a hardware part (for example, 140). In addition to the hardware part, the SOI model describes other aspects, such as installed applications, software parts, and services, but does not describe the service in a way that is described in the SOA model, but rather the SOA service. Describe as part of the hardware infrastructure required to implement.

図2の例は、ビジネスプロセスのリクエストを示し、それは、異なるサービス(例えば、212、214、222および224)で構成され、プロセスのサービス間の関係は、SOAからSOIへの変換に影響する。サービス間の関係の定義は、ビジネスプロセスと、ビジネス上の必要に応じて決定されるその形態とに依存する。1つのそのような関係は、サービス間の結合レベル(例えば、その相互依存性に対するおよその尺度)であり、図2に示す1つの実施形態では、弱い結合または強い結合として定義されることができる。強い結合220は例えば、2つの隣接したサービスが強い依存を有することを意味する。例えば、リアルタイム金融サービス222は、予約サービス224の後に直ちに処理されるべきである。これは、帯域幅および速度を含む高い通信条件を意味する。反対に、弱い結合210は、サービス間に強い依存がないことを意味し、例えばアーカイブサービス212は、予約サービス214の後で1年に2度だけ行われることができる。   The example of FIG. 2 shows a request for a business process that is composed of different services (eg, 212, 214, 222, and 224), and the relationship between the services of the processes affects the conversion from SOA to SOI. The definition of the relationship between services depends on the business process and its form, which is determined according to business needs. One such relationship is the level of coupling between services (eg, an approximate measure for their interdependencies), and in one embodiment shown in FIG. 2, can be defined as weak or strong coupling. . Strong coupling 220 means, for example, that two adjacent services have a strong dependency. For example, the real-time financial service 222 should be processed immediately after the reservation service 224. This means high communication conditions including bandwidth and speed. Conversely, a weak coupling 210 means that there is no strong dependency between services, for example, the archive service 212 can be performed only twice a year after the reservation service 214.

ビジネスプロセスのサービス間のそのような関係は、SCAの組立図で記述されることができる。故に、サービスの関係は、対応するインフラストラクチャコンポーネントへの変換に影響する、以下でさらに詳しく説明される多くの要因のうちの1つでありうる。図2で示す例に関して、弱い結合を有するサービスは、例えばBonn230およびParis235のような異なる位置で動作されることができ、ISDNネットワーク240のみが、2つの位置に接続するのに必要である。強い結合は、例えば異なるアプリケーションサーバA250およびB255で動作するが、Paris235のような1つの位置で結合されるべき2つのサービス222および224を推定する。1Gbit光ネットワーク260のような高速接続は、アプリケーションサーバA250およびB255間で高い通信帯域幅および速度の条件を満たす必要がある。   Such relationships between business process services can be described in an SCA assembly drawing. Thus, the service relationship can be one of many factors described in more detail below that affect the conversion to the corresponding infrastructure component. With respect to the example shown in FIG. 2, services with weak coupling can be operated at different locations, such as Bonn 230 and Paris 235, and only the ISDN network 240 is needed to connect to the two locations. Strong coupling, for example, operates on different application servers A 250 and B 255 but estimates two services 222 and 224 to be combined at one location, such as Paris 235. A high-speed connection such as the 1 Gbit optical network 260 needs to satisfy high communication bandwidth and speed conditions between the application servers A 250 and B 255.

図3aは、本発明の1つの実施形態によるSOAからSOIへの変換を実装するための例示的で概略的なシステムアーキテクチャを示す。システムは、SOAモデル310、SOIモデル320、変換エンジン330および使用済みケースデータベース335を含む。1つの実施形態によると、変換エンジン330は、現在の変換リクエストに対する適切な変換を決定するために、前に解決された変換インスタンスを使用する。変換エンジン330は、使用済みケースデータベース335から“使用済みケース”を使用する。使用済みケースは、特定のパターンに対してSOAからSOIへの変換ソリューションを提供し、それは、完全なSOAまたはSOIモデルの一部である。   FIG. 3a illustrates an exemplary schematic system architecture for implementing SOA to SOI conversion according to one embodiment of the present invention. The system includes an SOA model 310, an SOI model 320, a conversion engine 330 and a used case database 335. According to one embodiment, the conversion engine 330 uses the previously resolved conversion instance to determine the appropriate conversion for the current conversion request. The conversion engine 330 uses “used cases” from the used case database 335. Used cases provide an SOA to SOI conversion solution for a particular pattern, which is part of a complete SOA or SOI model.

パターンは、SOAまたはSOIモデルの局面またはコンポーネットにすることができる。例えば、パターンは、サービス間の依存、サービスコンポーネント、サービスの内部コンポーネントの依存、ハードウェア部分およびその位置、ネットワーク部分およびネットワークのトポロジー構成、装置およびハードウェア部分の機能を含むことができる。パターンは、1つまたは複数の使用済みケースによって変換されてもよい。故に、いくつかの使用済みケースは、各種方法で単一のパターンを変換することができる。これらの各種方法は、同一の単一パターンへの代替の変換を定義する。全ての可能な代替の変換に従ってこの同一の単一パターンを変換することは、異なる中間状態のモデルインスタンスをもたらす。   The pattern can be an aspect or component of the SOA or SOI model. For example, the pattern may include dependencies between services, service components, dependencies of internal components of the service, hardware parts and their locations, network parts and network topology configuration, equipment and hardware part functions. The pattern may be transformed by one or more used cases. Thus, some used cases can convert a single pattern in various ways. These various methods define alternative transformations into the same single pattern. Transforming this same single pattern according to all possible alternative transformations results in different intermediate state model instances.

例えば、図3bのSOAモデルインスタンス310からのパターンは、そのようなパターンに対する全ての存在する使用済みケースに従って変換されるので、中間状態のモデルインスタンス350を生成する。また、各中間状態のモデルインスタンスは、他の下位の中間状態のモデルインスタンスに分岐する。例えば、中間状態のモデルインスタンス355はさらに、下位の中間状態のモデルインスタンス360に変換され、それは再び、下位の中間状態のモデルインスタンスに変換され、このプロセスは、変換できるパターンがなくなるまで続き、有限数の可能なSOIモデル320を含むプールが生成される。プールは、SOAモデル310の全ての可能な変換を提供する。SOIモデル320の数は、使用済みケースデータベース335でパターンを変換するために利用可能な“使用済みケース”に依存する。   For example, the pattern from the SOA model instance 310 of FIG. 3b is transformed according to all existing used cases for such a pattern, thus creating an intermediate state model instance 350. Each intermediate state model instance branches to another lower intermediate state model instance. For example, the intermediate state model instance 355 is further converted to a lower intermediate state model instance 360, which is again converted to a lower intermediate state model instance, and this process continues until there are no more convertible patterns, A pool containing a number of possible SOI models 320 is created. The pool provides all possible transformations of the SOA model 310. The number of SOI models 320 depends on the “used cases” available for converting patterns in the used case database 335.

使用済みケースが、パターンを変換するための使用済みケースデータベース335に存在するほど、中間状態のモデルインスタンスがさらに生成でき、故にSOIモデル320がさらに生成できる。SOA310の可能な変換が1つしかない場合がありうる。そのような変換の一例は、図1に示された変換でもよい。サービス条件(例えば、100)に関して、唯一の可能な一組のハードウェアインフラストラクチャ(例えば、140)が提案される。この場合、SOIモデル320に唯一のインスタンスがあり、このインスタンスは、そのコンポーネント150、160および170を備えた仮想ファイルサーバ140である。SOAモデル310のソリューションが1つより多い場合、例えば500テラバイトのネットワークトラフィックのサービス条件を変換することにおける代替の変換は、同一の特徴を備えた異なるハードウェアコンポーネントによって達成される一方、異なる製造者によって生産されてもよい。同様に、300GBのファイルスペースのサービス条件は、1つの300GBハードディスク、または全容量が300GBと同一若しくは高い複数のハードディスクの何れか一方によって実現されてもよい。   The more used cases exist in the used case database 335 for transforming patterns, the more intermediate model instances can be generated and hence the SOI model 320 can be further generated. There may be only one possible conversion of the SOA 310. An example of such a conversion may be the conversion shown in FIG. For service conditions (eg 100), only one possible set of hardware infrastructure (eg 140) is proposed. In this case, there is only one instance in the SOI model 320, which is the virtual file server 140 with its components 150, 160 and 170. If there are more than one SOA model 310 solution, for example, an alternative conversion in converting service conditions for 500 terabytes of network traffic is achieved by different hardware components with the same characteristics, but different manufacturers May be produced by. Similarly, the service condition of the 300 GB file space may be realized by either one 300 GB hard disk or a plurality of hard disks having the same or higher total capacity as 300 GB.

図3aに戻ると、1つの実施形態では、使用済みケースは、使用済みケースデータベース335において再使用のために保持される。変換は故に、既知の“使用済みケース”のパターン認識に少なくとも部分的に基づく、これらのパターンを変換エンジン330によって変換する。変換エンジン330は、変換を提供する使用済みケースデータベース335を使用する。故に、SOAまたはSOIレベル上の新たなアプローチおよびファクトは、使用済みケースデータベース335に組込まれてもよく、いまだに解決されていない新たな変換局面および問題に関する新たなソリューションで、使用済みケースデータベース335を更新および改善する。   Returning to FIG. 3a, in one embodiment, the used cases are retained for reuse in the used case database 335. The transformations therefore transform these patterns by the transformation engine 330 based at least in part on the known “used case” pattern recognition. The conversion engine 330 uses a used case database 335 that provides conversions. Therefore, new approaches and facts on the SOA or SOI level may be incorporated into the used case database 335, and the new case database 335 is replaced with new solutions for new transformation aspects and problems that have not yet been resolved. Update and improve.

図4に示すエンティティ関係(ER)図は、使用済みケースデータベース335の1つの例示的な実装を示す。使用済みケース400は、使用済みケース400の名前410および簡単な記述420を含むことができる。追加の詳細(例えば、変換レベルID430)は、変換を実行する時に考慮された変換されているサービスの関係、プロパティおよびオブジェクトおよび/またはクラスの表示を含む使用済みケースに関連付けられた変換の1つまたは複数の属性を記述するために追加されることができる。使用済みケースを表示するパターンは、パターンID440によって部分的に定義されてもよい。また、異なる変換アルゴリズムパラメータ450、使用済み変換アルゴリズム460、使用済みパフォーマンスパラメータ470および使用済みビジネスパラメータ480が設定されてもよい。全てのこれら設定されたパラメータおよびアルゴリズムは、使用済みケース400およびそれが記述する変換を特徴付ける。使用済み変換アルゴリズム460は、例えばスクリプト、計算法、またはパターン440を変換する微細なソフトウェア部分でもよい。異なる変換アルゴリズムパラメータ450、使用済みパフォーマンスパラメータ470(例えば、応答時間、エラー率等)および使用済みビジネスパラメータ480(例えば、コスト計算)は、変換アルゴリズムにおいて変数として全て使用されてもよい。パラメータの変更は、単一パターンに関して異なる変換結果を引起すことがある。これらの異なる変換結果は正に、図3bに関連して中間状態のモデルインスタンス350および360とも称される変換の代替である。また、情報445は、パターン定義446および認識データ447のようなパターン440に関して提供されてもよい。1つの実施形態では、パターン認識は、レベルで実行されるので、変換レベル情報435も提供されうる。   The entity relationship (ER) diagram shown in FIG. 4 illustrates one exemplary implementation of the used case database 335. Used case 400 may include a name 410 and a brief description 420 of used case 400. Additional details (e.g., conversion level ID 430) are one of the conversions associated with the used case, including the relationship of the service being converted, properties and objects and / or classes considered when performing the conversion. Or it can be added to describe multiple attributes. A pattern for displaying a used case may be partially defined by the pattern ID 440. Also, different conversion algorithm parameters 450, used conversion algorithms 460, used performance parameters 470 and used business parameters 480 may be set. All these set parameters and algorithms characterize the used case 400 and the transformation it describes. The used conversion algorithm 460 may be, for example, a script, a calculation method, or a fine software part that converts the pattern 440. Different transformation algorithm parameters 450, used performance parameters 470 (eg, response time, error rate, etc.) and used business parameters 480 (eg, cost calculation) may all be used as variables in the transformation algorithm. Changing the parameters can cause different conversion results for a single pattern. These different transformation results are just alternatives to transformations, also referred to as intermediate state model instances 350 and 360 in connection with FIG. 3b. Information 445 may also be provided regarding patterns 440 such as pattern definitions 446 and recognition data 447. In one embodiment, conversion level information 435 may also be provided because pattern recognition is performed at the level.

図3aに戻ると、1つの実施形態では、使用済みケース変換エージェント340は、単一パターンの変換に関与する。1つの実施形態では、パターン認識エージェント345は、SOAモデル310のパターンを認識するために使用されてもよい。1つの実施形態では、パターン認識エージェント345は、階層ケースベースのリーズニング(reasoning)に基づきパターン認識方法を使用する。変換は、全体モデルのうちどのパターンが初めに検索され、存在する場合、結果的に変換されるのかが判断される階層ケースベースのリーズニングアプローチに従って、全てのモデルに対して一度ではなく、特定のパターンに対して部分的に実行される。   Returning to FIG. 3a, in one embodiment, the used case conversion agent 340 is involved in a single pattern conversion. In one embodiment, pattern recognition agent 345 may be used to recognize SOA model 310 patterns. In one embodiment, the pattern recognition agent 345 uses a pattern recognition method based on hierarchical case-based reasoning. Transformation is specified for all models, rather than once, according to a hierarchical case-based reasoning approach that determines which patterns of the entire model are searched first and, if present, the resulting transformation. This is partially executed for the pattern.

変換結果を変更しうるいくつかのパラメータは、使用済みパフォーマンスパラメータ470および使用済みビジネスパラメータ480である。1つの実施形態では、これらのパラメータは、図3cに示す通り、パフォーマンスデータベース375およびビジネス価値データベース385にそれぞれ組込まれる。1つの実施形態では、両方のこれらデータベースは、ビジネスエンジン370によって使用される。ビジネスエンジン370は、パフォーマンスおよびビジネスファクトでSOAモデルをエンリッチする。パフォーマンスデータベース375は、パフォーマンスパラメータ470を介して、現在の最新のハードウェア部分およびその特定のメトリクスを提供し、それらは、特定のパターン変換アルゴリズムに影響しうる。ビジネス価値データベース385は、ビジネスパラメータ480を介して、履歴情報に基づくビジネス分析データ、ビジネス分析に使用されるコストファクトおよび効率データを提供する。これにより、変換アルゴリズムは、さらにビジネス指向の変換を提供できる。   Some parameters that can change the conversion result are a used performance parameter 470 and a used business parameter 480. In one embodiment, these parameters are incorporated into the performance database 375 and the business value database 385, respectively, as shown in FIG. 3c. In one embodiment, both these databases are used by the business engine 370. Business engine 370 enriches the SOA model with performance and business facts. The performance database 375 provides current current hardware parts and their specific metrics via performance parameters 470, which can affect specific pattern conversion algorithms. Business value database 385 provides business analysis data based on historical information, cost facts and efficiency data used for business analysis via business parameters 480. This allows the conversion algorithm to provide further business-oriented conversion.

いくつかの実施形態では、リアルタイム監視および分析(RTMA)エージェント380は、SOIモデル320および変換エンジン330から与えられたその分離したコンポーネントの継続的な監視を提供する。故に、RTMAエージェント380は動的に、SOIモデル320およびそのコンポーネントを検査し、ビジネスエンジン370および変換エンジン330によって使用されるパフォーマンスデータベース375用のデータを同時に生成する。RTMAエージェント380はまた、監視情報に基づきボトルネック分析を実行できる。SOIでは、ボトルネック分析は、作業負荷の情報を含み、故にSOIモデルのコンポーネントのパフォーマンス情報を含む。1つの実施形態では、ビジネスエージェント390は、SOIモデル320を検査し、ボトルネック分析レポートまたはコストレポートのようなビジネスデータを提供し、SOIがサービスレベル合意(SLA)の条件および制約を満たすことを保証する。1つの実施形態では、SLAは、一方が消費者であり、もう一方がサービスプロバイダである2つのパーティ間で取り決められた合意である。SLAは、アベイラビリティ、有用性、パフォーマンス、動作、または請求のような他のサービス属性を定めることができる。そのような情報は、ビジネスエージェント390によって収集され、ビジネス価値データベース385に格納されてもよい。   In some embodiments, real-time monitoring and analysis (RTMA) agent 380 provides continuous monitoring of the isolated components provided from SOI model 320 and conversion engine 330. Thus, the RTMA agent 380 dynamically examines the SOI model 320 and its components and simultaneously generates data for the performance database 375 used by the business engine 370 and the conversion engine 330. The RTMA agent 380 can also perform bottleneck analysis based on the monitoring information. In SOI, the bottleneck analysis includes workload information and thus performance information of the components of the SOI model. In one embodiment, the business agent 390 examines the SOI model 320 and provides business data such as a bottleneck analysis report or cost report to verify that the SOI meets service level agreement (SLA) conditions and constraints. Guarantee. In one embodiment, an SLA is an agreement negotiated between two parties, one is a consumer and the other is a service provider. The SLA can define other service attributes such as availability, usability, performance, behavior, or billing. Such information may be collected by business agent 390 and stored in business value database 385.

いくつかの実施形態では、ビジネスエンジン370は、ビジネスエージェント390およびRTMAエージェント380とともに、その動的分析を用いて、SOIモデル320を1つのみのSOIモデルに低減し、それは、コンカレントなパフォーマンスおよびビジネス条件および制約を満たすのに最適のものである。   In some embodiments, the business engine 370, along with the business agent 390 and the RTMA agent 380, uses its dynamic analysis to reduce the SOI model 320 to only one SOI model, which is a concurrent performance and business It is optimal for satisfying conditions and constraints.

図5は、例示的なSOAからSOIへの変換方法を記述するフロー図を示す。変換は、ブロック510でSOAモデルインスタンスを受けることから始まる。ブロック520で、SOAモデルインスタンスのパターンは、検出され、それは、使用済みケースデータベースのうち少なくとも1つの使用済みケースに従って変換可能である。使用済みケースデータベースは、前に変換されたパターンの1つまたは複数の使用済みケースを含む。故に、使用済みケースは、特定パターンにソリューションを提供し、それは、完全な(コンプリート)モデルの一部である。特定パターンを変換できる使用済みケースは、このパターンに対して適用可能であると見なされる。1つの実施形態では、パターンの検出は、パターンを認識するために変換レベルで実行される。1つの実施形態では、パターンを認識するために4つの変換レベルがある。第1のレベルは、プロパティ変換レベルでもよい。このレベルでは、各SOAプロパティまたはSOAオブジェクトまたはインスタンスは、図1に例示するとおり、SOIコンポーネントまたはアーチファクトの対応プロパティに変換される。第2のレベルは、オブジェクトまたはクラス変換レベルでもよい。この点では、SOAコンポーネントおよび要素は、そのプロパティの全てまたは下位部分でSOIに変換される。第3のレベルは、サービス内部レベルでもよい。ワイヤ、インタフェース等の依存、およびコンポーネントおよびソフトウェアプロセス間の依存の分析を通じて、さらに洗練された(sophisticated)SOI設計は、変換プロセス中に生成されることができる。   FIG. 5 shows a flow diagram describing an exemplary SOA to SOI conversion method. The conversion begins with receiving an SOA model instance at block 510. At block 520, a pattern of SOA model instances is detected, which can be converted according to at least one used case of the used case database. The used case database includes one or more used cases of previously converted patterns. Hence, the used case provides a solution for a particular pattern, which is part of a complete (complete) model. Used cases that can convert a particular pattern are considered applicable to this pattern. In one embodiment, pattern detection is performed at the conversion level to recognize the pattern. In one embodiment, there are four conversion levels for recognizing patterns. The first level may be a property conversion level. At this level, each SOA property or SOA object or instance is converted to a corresponding property of the SOI component or artifact, as illustrated in FIG. The second level may be an object or class conversion level. In this regard, SOA components and elements are converted to SOI in all or subordinate parts of their properties. The third level may be a service internal level. Through analysis of dependencies such as wires, interfaces, etc., and dependencies between components and software processes, a more sophisticated SOI design can be generated during the conversion process.

サービス内部依存の一例は、図7に示される。サービスA´700のコンポーネントAA710およびコンポーネントAB720間には、強い結合が決定されているので、更新されたSOIモデルのサービスA740は、コンポーネントAA710のサービス条件730およびコンポーネントAB720のサービス条件735をサービス条件750に結合する。第4のレベルは、サービス間レベルでもよい。このレベルでは、一組のサービス間の依存が分析される。故に、図2の例示のとおり、弱いまたは強い結合等のサービス間の関係、SOIモデルのハードウェア部分の位置、およびハードウェア部分間のネットワーク構成方法を認識することができる。   An example of service internal dependencies is shown in FIG. Since strong coupling is determined between the component AA 710 and the component AB 720 of the service A ′ 700, the service A 740 of the updated SOI model changes the service condition 730 of the component AA 710 and the service condition 735 of the component AB 720 to the service condition 750. To join. The fourth level may be an inter-service level. At this level, the dependency between a set of services is analyzed. Therefore, as illustrated in FIG. 2, the relationship between services such as weak or strong coupling, the location of the hardware part of the SOI model, and the network configuration method between the hardware parts can be recognized.

図5に再び戻ると、ブロック530で、検出されたパターンは、少なくとも1つの使用済みケースに従って変換されるので、少なくとも1つの中間状態のモデルインスタンスが生成される。適用可能な使用済みケースは、使用済み変換アルゴリズム、変換アルゴリズムパラメータ、パフォーマンスパラメータおよびビジネスパラメータによって互いに異なる。1つの実施形態では、使用済みパフォーマンスパラメータは、少なくとも1つの中間状態のモデルインスタンスに利用可能なハードウェア部分の静的パフォーマンスデータを表示する。1つの実施形態では、ビジネスパラメータは、コストおよび利益見積に依存して設定される。ブロック540では、チェックは、中間状態のモデルインスタンスにおける変換可能なパターンに対して行われる。変換可能なパターンがブロック540で検出された場合、即ちこのパターンに対して使用済みケースデータベースのうち少なくとも1つの適用可能な使用済みケースがある場合、パターンは、少なくとも1つの使用済みケースに従って変換されるので、1つまたは複数の下位の中間状態のモデルインスタンスは、生成される。パターンを検出および変換するためにブロック530および540で記述されたステップは、変換可能なパターンが下位の中間状態のモデルインスタンスで見出されなくなるまで繰り返し実行される。少なくとも1つの下位の中間状態のモデルインスタンスは、パターンが変換される毎に生成される。ブロック550では、もはや変換可能な下位の中間状態のモデルは、サービス指向インフラストラクチャモデルのインスタンスとして格納されない。最後に、ブロック560で、サービス指向インフラストラクチャモデルのうち1つは、所定の選択基準に従って選択される。1つの実施形態では、所定の選択基準は、動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析に基づく。1つの実施形態では、動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析は、選択されたSOIモデルインスタンスがサービスレベル合意の制約およびサービスレベル合意の条件を満たすことを支援するために、リアルタイムパフォーマンス情報と、ビジネス価値に基づくボトルネック分析レポートおよびコストレポートのようなオンデマンドレポートとに基づく。コストレポートは、購入価格、修理コストおよびインフラストラクチャコンポーネントの初期代替価格のような情報を含んでよい。   Returning again to FIG. 5, at block 530, the detected pattern is transformed according to at least one used case, so that at least one intermediate state model instance is generated. Applicable used cases differ from each other depending on the used conversion algorithm, conversion algorithm parameters, performance parameters and business parameters. In one embodiment, the used performance parameter displays the static performance data of the hardware portion available for at least one intermediate state model instance. In one embodiment, business parameters are set depending on cost and profit estimates. At block 540, a check is performed on the convertible pattern in the intermediate state model instance. If a convertible pattern is detected at block 540, ie if there is at least one applicable used case in the used case database for this pattern, the pattern is converted according to at least one used case. Thus, one or more lower intermediate state model instances are generated. The steps described in blocks 530 and 540 for detecting and transforming the pattern are repeated until no transformable pattern is found in the lower intermediate state model instance. At least one lower intermediate state model instance is generated each time the pattern is transformed. At block 550, the lower intermediate model that can no longer be converted is not stored as an instance of the service-oriented infrastructure model. Finally, at block 560, one of the service-oriented infrastructure models is selected according to predetermined selection criteria. In one embodiment, the predetermined selection criteria is based on dynamic performance and business data analysis. In one embodiment, dynamic performance and business data analysis is performed on real-time performance information and business value to help selected SOI model instances meet service level agreement constraints and service level agreement conditions. Based on bottleneck analysis reports and on-demand reports such as cost reports. The cost report may include information such as purchase price, repair cost and initial replacement price for infrastructure components.

1つの実施形態では、図6に関連して説明する通り、パターンの一致が定義される。図6は、SOAからSOIへの変換による属性マッピングの方法の例示的な説明を備えたブロック図である。SOAの側から、SOAリクエスト610は、変換エンジン620にリクエストを送る。必要なリソースのリクエストが特定され、属性形式で送られる。SOIの側では、リソースプールに常駐する全てのインフラストラクチャコンポーネントは、共通情報モデル(CIM)によってモデル化されることができ、それは次いで、XML Schema(XSD)形式で記述される。故に、インフラストラクチャコンポーネントは、XML、対応するXSDのインスタンスで記述されうる。変換エンジン620が受けたリクエストの属性は、図6の630、640および650のようないくつかのインフラストラクチャコンポーネントを記述するXMLの要素または属性で検索されてもよく、故にSOIレベルで“属性マッピング”クエリを実行する。特定の属性が一致する場合、対応するインフラストラクチャコンポーネントは、変換エンジン620によって制御される。全ての属性が一致する時、結果は、SOAの側に送り返される。   In one embodiment, pattern matching is defined as described in connection with FIG. FIG. 6 is a block diagram with an exemplary description of an attribute mapping method by SOA to SOI conversion. From the SOA side, the SOA request 610 sends a request to the conversion engine 620. The required resource request is identified and sent in attribute format. On the SOI side, all infrastructure components that reside in a resource pool can be modeled by a common information model (CIM), which is then described in XML Schema (XSD) format. Hence, infrastructure components can be described by XML, corresponding instances of XSD. The attributes of the request received by the transformation engine 620 may be looked up in XML elements or attributes that describe some infrastructure components such as 630, 640 and 650 in FIG. "Execute the query. If a particular attribute matches, the corresponding infrastructure component is controlled by the conversion engine 620. When all attributes match, the result is sent back to the SOA.

図1に示す例示的な変換は、1つのステップで実行される。これは、中間状態のモデル(例えば、図3bに関して説明した350および360)がないことを意味する。反対に、図7、8、9、10および11に示した変換は、いくつかのステップで実行される。これらのステップ中、いくつかの中間プロパティおよびオブジェクトを含むいくつかの中間状態のモデルインスタンスは、生成されるべきである。これらの中間状態のモデルインスタンスは、他の使用済みケースの認識パターンで適用されることができる。故に、複数ステップの変換は、帰納的方法で処理される。変換を達成するステップ毎に、下位の中間状態のモデルインスタンスが生成される。この下位の中間状態のモデルインスタンスはまた、検出されるパターンがなくなるまで、既知のパターンに関して処理される。図7、8、9、10および11は、本発明に従うSOAからSOIへの変換の全体的な例を表示するブロック図である。変換のプロセスは、サービス内部依存、帰納的変換、オブジェクト変換、プロパティ変換および中間状態を示すステップに分割される。全体例は、図3bに示すように、変換のプロセスの1ブランチを表示する。これは、その例が、ステップ毎に示された異なる代替を示さない(例えば、図3bの中間状態のモデルインスタンス350)が、むしろ初期SOAモデル(例えば、図3bのSOAモデル310)、いくつかの中間状態のモデル(例えば、図3bの中間状態のモデル355および365)および最適なSOIモデルインスタンス(例えば、図3bのSOIモデル369)を示すことを意味する。従って、図7〜11に示す例は、最適なSOIモデルインスタンスをもたらすブランチに沿う経路を示す。図7から始めると、変換が開始される。これは、帰納的パターン認識の第1のステップ760である。強い結合がサービス内部レベルで検出されるので、適用された強い結合パターンは、両方のSOAコンポーネント条件730および735の、1つのサービス条件750への結合を提供する。故に、コンポーネントAA710およびAB720は、変換の第1のステップ760で結合される。図8に示す、次の帰納的パターン認識ステップ800では、RAM/Computing power pattern810が検出される。SOAレベル上のRAM/Computing powerのプロパティは、SOIレベル上で対応するプロパティRAM/CPUに変換される。適用されたRAM/Computing power patternは、現在の最新のハードウェア部分を分析することによって、パフォーマンスデータベースにアクセスし、66%効率の相互接続グリッド820でグリッド構造を提供する。この提供に基づき、現在の利用可能なCPU/RAM部分830が選択される。代替の変換では、パフォーマンスデータベースによって提供されたグリッド構造は、例えば50%または75%効率の相互接続グリッドでもよい。そのような提供は、異なるCPU/RAM部分の選択を引起すことがある。図9は、次の帰納的パターンステップ900を表示する。このステップ900では、“未知の”マザーボードの中間状態は、パフォーマンスデータベースから既知の選択されたマザーボードXY910に変換される。これらの選択されたマザーボードの一部は、サーバハウジング、スロットおよびネットワークアダプタ920のようなSOIレベル上の他のプロパティと共に、さらに挿入される。ここで、パフォーマンスデータベースがいくつかのマザーボードの変種を提供する場合、異なる代替が出現しうる。同一のメトリクスであるが異なる製造者(商標)であるマザーボードでも、いくつかの代替の中間状態のモデルインスタンスの生成を引起しうる。図10に示す次の帰納的ステップ1000は、ネットワークパターン認識1010のステップを示す。中間状態は、SOIレベルのネットワークアダプタおよびリンク1020に結合および変換される。また、具体的なサーバラック1030およびスイッチ1040は、パフォーマンスデータベースから選択される。最後に、図11は、ビジネスエンジンによって、ステップ1000で、生成されたSOIモデルインスタンスを分析するステップ1100を示す。ビジネスエンジンは、ステップ1000モデルが最適な1110であることを確認する。これは、ステップ1000モデルを最適なSOIモデルインスタンスとして定義する。また、ビジネスエンジンは、例えばSOIインフラストラクチャプロバイダが、完全にロードされていないサーバファームを動作することを見出すために、そのビジネス価値データベースにアクセスすることができる。この情報に基づき、このサーバファーム上のサービスの配置は、ビジネスエンジン1120によって提供される。   The exemplary transformation shown in FIG. 1 is performed in one step. This means that there are no intermediate state models (eg, 350 and 360 described with respect to FIG. 3b). Conversely, the transformations shown in FIGS. 7, 8, 9, 10 and 11 are performed in several steps. During these steps, several intermediate state model instances, including some intermediate properties and objects, should be created. These intermediate state model instances can be applied in other used case recognition patterns. Thus, multi-step transformations are processed in an inductive manner. For each step that achieves a transformation, a lower intermediate state model instance is generated. This lower intermediate state model instance is also processed for known patterns until no more patterns are detected. 7, 8, 9, 10 and 11 are block diagrams displaying an overall example of SOA to SOI conversion according to the present invention. The process of transformation is divided into steps indicating service internal dependencies, recursive transformation, object transformation, property transformation and intermediate state. The overall example displays one branch of the conversion process, as shown in FIG. 3b. This does not show the different alternatives shown for each step (eg, the intermediate state model instance 350 of FIG. 3b), but rather the initial SOA model (eg, the SOA model 310 of FIG. 3b), some Of intermediate states (eg, intermediate state models 355 and 365 of FIG. 3b) and optimal SOI model instance (eg, SOI model 369 of FIG. 3b). Thus, the examples shown in FIGS. 7-11 show the path along the branch that yields the optimal SOI model instance. Beginning with FIG. 7, conversion begins. This is the first step 760 of inductive pattern recognition. Since strong binding is detected at the service internal level, the applied strong binding pattern provides binding of both SOA component conditions 730 and 735 to one service condition 750. Thus, components AA 710 and AB 720 are combined in the first step 760 of the transformation. In the next inductive pattern recognition step 800 shown in FIG. 8, RAM / Computing power pattern 810 is detected. The property of RAM / Computing power on the SOA level is converted to the corresponding property RAM / CPU on the SOI level. The applied RAM / Computing power pattern accesses the performance database by analyzing the current latest hardware parts and provides a grid structure with a 66% efficient interconnect grid 820. Based on this provision, the currently available CPU / RAM portion 830 is selected. In an alternative transformation, the grid structure provided by the performance database may be, for example, a 50% or 75% efficient interconnect grid. Such a provision may cause a selection of different CPU / RAM parts. FIG. 9 displays the next inductive pattern step 900. In this step 900, the “unknown” motherboard intermediate state is converted from the performance database to a known selected motherboard XY910. Some of these selected motherboards are further inserted along with other properties on the SOI level such as server housing, slots and network adapters 920. Here, if the performance database provides several motherboard variants, different alternatives may appear. Motherboards with the same metrics but different manufacturers (trademarks) can also cause the creation of several alternative intermediate state model instances. The next inductive step 1000 shown in FIG. 10 shows the steps of network pattern recognition 1010. The intermediate state is coupled and translated to SOI level network adapters and links 1020. The specific server rack 1030 and switch 1040 are selected from the performance database. Finally, FIG. 11 shows a step 1100 of analyzing the generated SOI model instance in step 1000 by the business engine. The business engine confirms that the step 1000 model is the optimal 1110. This defines the Step 1000 model as the optimal SOI model instance. The business engine can also access its business value database, for example, to find that an SOI infrastructure provider operates a server farm that is not fully loaded. Based on this information, the placement of services on this server farm is provided by the business engine 1120.

図12は、SOAからSOIへの変換に関するコンピュータシステム1200の発明の実施形態のブロック図である。コンピュータシステム1200は、メモリ1210、プロセッサ1230およびI/Oインタフェース1240を組込む。メモリ1210は、内部データベース1270、変換エンジン1220およびビジネスエンジン1250を含む。変換エンジン1220を使用して、SOAモデルからSOIモデルに変換する。変換エンジン1220は、SOAからSOI変換のための既知の変換可能なパターンを提供する使用済みケースデータベースにアクセスすることによって変換を実行する。使用済みケースデータベースは、内部データベース1270または外部データベース1260の何れか一方に常駐する。外部データベースは、I/Oインタフェース1240を用いてコンピュータシステム1200に接続される。変換エンジン1220は、ビジネス分析特徴を備えたビジネスエンジン1250によって支援される。1つの実施形態では、変換エンジン1220およびビジネスエンジン1250は、SOIモデルに利用可能なハードウェア部分のプロパティを提供するパフォーマンスデータベースからのデータを用いて、変換を実行する。パフォーマンスデータベースは、内部データベース1270または外部データベース1260の何れか一方に常駐してもよい。1つの実施形態では、変換エンジン1220およびビジネスエンジン1250は、ビジネス分析特徴に関する履歴情報、コストファクトおよび効率データを提供するビジネス価値データベースからのデータを使用して変換を実行する。ビジネス価値データベースは、内部データベース1270または外部データベース1260の何れか一方に常駐してもよい。1つの実施形態では、認識エージェント(図示せず)は、コンピュータシステム1200の一部でもよく、階層ケースベースのリーズニングシステムアプローチに基づき、洗練されたパターン認識方法を提供する。1つの実施形態では、変換エージェント(図示せず)を使用して、単一の認識パターンを変換し、更新されたSOIモデルインスタンスを生成し、それは、更新されたSOIモデルインスタンスにおける他の変換可能なパターンの利用可能性に依存して、変換に関して中間または最後でもよい。1つの実施形態では、ビジネス価値データベースは、ビジネスエージェント(図示せず)によってビジネスデータが供給される。1つの実施形態では、リアルタイム監視および分析(RTMA)エージェント(図示せず)が使用され、パフォーマンスデータベース用のデータを提供する。   FIG. 12 is a block diagram of an inventive embodiment of a computer system 1200 for SOA to SOI conversion. Computer system 1200 incorporates memory 1210, processor 1230, and I / O interface 1240. Memory 1210 includes an internal database 1270, a conversion engine 1220 and a business engine 1250. A conversion engine 1220 is used to convert from the SOA model to the SOI model. The conversion engine 1220 performs the conversion by accessing a used case database that provides known convertible patterns for SOA to SOI conversion. The used case database resides in either the internal database 1270 or the external database 1260. The external database is connected to the computer system 1200 using the I / O interface 1240. The conversion engine 1220 is supported by a business engine 1250 with business analysis features. In one embodiment, the conversion engine 1220 and the business engine 1250 perform the conversion using data from a performance database that provides the properties of the hardware part available to the SOI model. The performance database may reside in either the internal database 1270 or the external database 1260. In one embodiment, transformation engine 1220 and business engine 1250 perform transformations using data from a business value database that provides historical information, cost facts, and efficiency data regarding business analysis features. The business value database may reside in either the internal database 1270 or the external database 1260. In one embodiment, the recognition agent (not shown) may be part of the computer system 1200 and provides a sophisticated pattern recognition method based on a hierarchical case-based reasoning system approach. In one embodiment, a conversion agent (not shown) is used to convert a single recognition pattern to generate an updated SOI model instance, which is another convertible in the updated SOI model instance. Depending on the availability of different patterns, it may be intermediate or last with respect to the transformation. In one embodiment, the business value database is supplied with business data by a business agent (not shown). In one embodiment, a real-time monitoring and analysis (RTMA) agent (not shown) is used to provide data for the performance database.

本発明の実施形態は、コンピュータ読取可能な媒体を備えたコンピュータ格納製品に関し、各種コンピュータ用動作を実行するために媒体上にコンピュータコードを有する。メディアおよびコンピュータコードは、本発明の目的のために特に設計および構成されてもよく、コンピュータソフトウェア技術の当業者に周知で入手可能なものでもよい。コンピュータ読取可能なメディアの例は、ハードディスク、フロッピー(登録商標)ディスクおよび磁気テープのような磁気メディア、CD−ROM、DVDおよびホログラフィック装置のような光学メディア、磁気光学メディア、アプリケーション用集積回路(“ASIC”)、プログラマブル論理装置(“PLD”)およびROMおよびRAM装置のような、プログラムコードを格納および実行するよう特に構成されたハードウェア装置、を含むが、それらに限定されない。コンピュータコードの例は、コンパイラによって生成されたような機械コード、およびインタープリタを用いてコンピュータにより実行される高位コードを含むファイルを含む。例えば、本発明の実施形態は、Java(登録商標)、C++、または他のオブジェクト指向のプログラム言語および開発ツールを用いて実装されてもよい。本発明のもう1つの実施形態は、機械実行可能なソフトウェア命令に代えて、またはそれと組み合わせて、ハードワイヤード回路で実装されてもよい。   Embodiments of the present invention relate to a computer stored product with a computer readable medium having computer code on the medium for performing various computer operations. The media and computer code may be specifically designed and configured for the purposes of the present invention and may be well known and available to those skilled in the computer software art. Examples of computer readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical media such as CD-ROM, DVD and holographic devices, magneto-optical media, integrated circuits for applications ( "ASIC"), programmable logic devices ("PLD") and hardware devices specifically configured to store and execute program code, such as, but not limited to, ROM and RAM devices. Examples of computer code include files containing machine code, such as generated by a compiler, and high-level code that is executed by a computer using an interpreter. For example, embodiments of the present invention may be implemented using Java, C ++, or other object-oriented programming languages and development tools. Another embodiment of the present invention may be implemented with hardwired circuitry instead of or in combination with machine-executable software instructions.

上記説明は、説明目的のため、本発明の深い理解を提供するために特定の用語を使用した。しかし、当業者であれば、詳細は、本発明を実施するために必要とされないことが分かる。故に、本発明の特定の実施形態の上記説明は、例証および解説目的のために提供される。それらは、開示された形式のみに本発明を包括的または限定的にすることを意図せず、多くの修正および変更は、上記教示を鑑みて可能である。実施形態は、本発明の原理およびその実際の用途を最適に説明するために選択および記載され、故に当業者であれば、本発明および考えられる特定の使用に適した各種修正を備えた各種実施形態を最適に利用できる。以下の特許請求の範囲および均等物は、発明の範囲を定めることを意図する。   The foregoing description has used certain terminology for the purpose of explanation to provide a thorough understanding of the present invention. However, one skilled in the art will recognize that details are not required to practice the invention. Thus, the foregoing descriptions of specific embodiments of the present invention are provided for purposes of illustration and description. They are not intended to be exhaustive or limited to the invention in the form disclosed only, and many modifications and variations are possible in light of the above teaching. The embodiments have been selected and described in order to best explain the principles of the invention and its practical application, so that those skilled in the art will appreciate that various implementations with various modifications suitable for the invention and the particular use contemplated. The form can be used optimally. The following claims and equivalents are intended to define the scope of the invention.

310 SOAモデル
320 SOIモデル
330 変換エンジン
310 SOA model 320 SOI model 330 Conversion engine

Claims (16)

コンピュータ読取可能な命令を含むコンピュータ読取可能な媒体であって、コンピュータによって実行される時、
サービス指向アーキテクチャモデルインスタンスを受ける過程と、
使用済みケースデータベースの少なくとも1つの使用済みケースに従って変換可能なサービス指向アーキテクチャモデルインスタンスのパターンを検出する過程であって、前記使用済みケースは、サービス指向アーキテクチャモデルまたはサービス指向インフラストラクチャモデルの一部であり、前記パターンは、サービス指向アーキテクチャモデルまたはサービス指向インフラストラクチャモデルの特徴または構成要素であって、1つまたは複数の前記使用済みケースに対応しており、使用済みケースデータベースは、サービス指向アーキテクチャモデルからサービス指向インフラストラクチャモデルへの変換が既に実行されたパターンに対応する1つまたは複数の使用済みケースを含む過程と、
少なくとも1つの中間状態のモデルインスタンスを生成するために、少なくとも1つの使用済みケースに従って、検出されたパターンを変換する過程であって、前記中間状態のモデルインスタンスは、該中間状態のモデルインスタンスよりも下位概念の状態のモデルインスタンスに変換することが可能なモデルインスタンスである過程と、
使用済みケースデータベースの少なくとも1つの他の使用済みケースに従って変換可能な少なくとも1つの中間状態のモデルインスタンスのパターンを検出し、1つまたは複数の下位の中間状態のモデルインスタンスを生成するために少なくとも1つの他の使用済みケースに従って、検出されたパターンを変換する過程であって、前記他の使用済みケースは、前記中間状態のモデルインスタンスを生成するために使用される前記使用済みケースとは異なる使用済みケースである過程と、
下位の中間状態のモデルが、使用済みケースデータベースの使用済みケースに従ってもはや変換可能でなくなるまで、下位の中間状態のモデルインスタンスのパターンを検出および変換する過程と、
サービス指向インフラストラクチャモデルのインスタンスとして、もはや変換可能でない下位の中間状態のモデルを格納する過程と、
前記下位の中間状態のモデルと所定の選択基準とに従ってサービス指向インフラストラクチャモデルの1つを選択する過程と
を具備し、
前記サービス指向アーキテクチャモデルは、ソフトウェアベースのサービスを記述する情報であって、前記サービスを提供するためのハードウェアを特定せずに前記サービスの内容を示す情報であり、
前記サービス指向インフラストラクチャモデルは、前記サービス指向アーキテクチャモデルを実装するために必要なハードウェアを示すための情報であ
前記所定の選択基準は、動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析に基づき、
前記動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析は、選択されたサービス指向インフラストラクチャモデルを支援してサービスレベル合意の条件およびサービスレベル合意の制約を満たすために、ビジネス価値に基づくボトルネック分析レポートおよびコストレポート等のオンデマンドレポートおよびリアルタイムパフォーマンス情報に基づく、方法をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読取可能な媒体。
A computer readable medium containing computer readable instructions when executed by a computer,
The process of receiving a service-oriented architecture model instance;
Detecting a pattern of service-oriented architecture model instances that can be converted according to at least one used case in a used case database, wherein the used case is part of a service-oriented architecture model or a service-oriented infrastructure model; The pattern is a feature or component of a service-oriented architecture model or a service-oriented infrastructure model, corresponding to one or more of the used cases, and the used case database is a service-oriented architecture model A process involving one or more used cases corresponding to patterns in which the transformation from a service-oriented infrastructure model has already been performed;
Transforming a detected pattern according to at least one used case to generate at least one intermediate state model instance, wherein the intermediate state model instance is more than the intermediate state model instance; A process that is a model instance that can be converted to a model instance in a subordinate concept state;
At least one to detect a pattern of at least one intermediate state model instance that can be transformed according to at least one other used case in the used case database and to generate one or more sub-intermediate model instance instances Transforming the detected pattern according to one other used case, wherein the other used case is different from the used case used to generate the intermediate state model instance A process that is a finished case,
Detecting and converting patterns of lower intermediate state model instances until the lower intermediate state model is no longer convertible according to used cases in the used case database;
Storing an inferior intermediate state model that is no longer convertible as an instance of a service-oriented infrastructure model;
Selecting one of the service-oriented infrastructure models according to the lower intermediate state model and predetermined selection criteria;
The service-oriented architecture model is information describing a software-based service, and is information indicating the content of the service without specifying hardware for providing the service ,
The service oriented infrastructure model, Ri information der to indicate the hardware required to implement the service oriented architecture model,
The predetermined selection criteria is based on dynamic performance and business data analysis,
The dynamic performance and business data analysis includes a bottleneck analysis report and a cost report based on business value, etc. to support the selected service-oriented infrastructure model to satisfy the conditions of service level agreement and the constraints of service level agreement, etc. A computer-readable medium that causes a computer to execute a method based on an on-demand report and real-time performance information .
使用済みケースの少なくとも1つの使用済みケースに従って変換可能なパターンを検出する過程は、パターンを認識するために1つまたは複数の変換レベルで実行されることを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ読取可能な媒体。   The computer of claim 1, wherein the step of detecting a pattern convertible according to at least one used case of used cases is performed at one or more conversion levels to recognize the pattern. A readable medium. パターンを認識するための1つまたは複数の変換レベルは、プロパティレベル、オブジェクトまたはクラスレベル、サービス間レベルおよびサービス内部レベルを含むことを特徴とする請求項2に記載のコンピュータ読取可能な媒体。   The computer-readable medium of claim 2, wherein the one or more transformation levels for recognizing a pattern include a property level, an object or class level, an inter-service level, and a service internal level. 検出されたパターンを変換できる使用済みケースは、1つまたは複数の使用済み変換アルゴリズム、変換アルゴリズムパラメータ、パフォーマンスパラメータおよびビジネスパラメータによって互いに異なることを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ読取可能な媒体。   The computer-readable medium of claim 1, wherein used cases that can convert detected patterns differ from each other by one or more used conversion algorithms, conversion algorithm parameters, performance parameters, and business parameters. . パフォーマンスパラメータは、中間状態のモデルインスタンスに利用可能なハードウェア部分の静的パフォーマンスデータに依存して代替することを特徴とする請求項4に記載のコンピュータ読取可能な媒体。   5. The computer-readable medium of claim 4, wherein the performance parameter is substituted depending on static performance data of the hardware portion available for the intermediate state model instance. ビジネスパラメータは、コストおよび利益見積を具備することを特徴とする請求項4に記載のコンピュータ読取可能な媒体。   The computer-readable medium of claim 4, wherein the business parameter comprises a cost and profit estimate. サービス指向インフラストラクチャ変換に対するサービス指向アーキテクチャのためのコンピュータ化された方法であって、
サービス指向アーキテクチャモデルインスタンスを受ける過程と、
使用済みケースデータベースの少なくとも1つの使用済みケースに従って変換可能なサービス指向アーキテクチャモデルインスタンスのパターンを検出する過程であって、前記使用済みケースは、サービス指向アーキテクチャモデルまたはサービス指向インフラストラクチャモデルの一部であり、前記パターンは、サービス指向アーキテクチャモデルまたはサービス指向インフラストラクチャモデルの特徴または構成要素であって、1つまたは複数の前記使用済みケースに対応しており、使用済みケースデータベースは、サービス指向アーキテクチャモデルからサービス指向インフラストラクチャモデルへの変換が既に実行されたパターンに対応する1つまたは複数の使用済みケースを含む過程と、
少なくとも1つの中間状態のモデルインスタンスを生成するために、少なくとも1つの使用済みケースに従って、検出されたパターンを変換する過程であって、前記中間状態のモデルインスタンスは、該中間状態のモデルインスタンスよりも下位概念の状態のモデルインスタンスに変換することが可能なモデルインスタンスである過程と、
使用済みケースデータベースの少なくとも1つの他の使用済みケースに従って変換可能な少なくとも1つの中間状態のモデルインスタンスのパターンを検出し、1つまたは複数の下位の中間状態のモデルインスタンスを生成するために、少なくとも1つの他の使用済みケースに従って、検出されたパターンを変換する過程であって、前記他の使用済みケースは、前記中間状態のモデルインスタンスを生成するために使用される前記使用済みケースとは異なる使用済みケースである過程と、
下位の中間状態のモデルが、使用済みケースデータベースの使用済みケースに従ってもはや変換可能でなくなるまで、下位の中間状態のモデルインスタンスのパターンを検出および変換する過程と、
サービス指向インフラストラクチャモデルのインスタンスとしてもはや変換可能でない下位の中間状態のモデルを格納する過程と、
前記下位の中間状態のモデルと所定の選択基準とに従ってサービス指向インフラストラクチャモデルの1つを選択する過程と
を具備し、
前記サービス指向アーキテクチャモデルは、ソフトウェアベースのサービスを記述する情報であって、前記サービスを提供するためのハードウェアを特定せずに前記サービスの内容を示す情報であり、
前記サービス指向インフラストラクチャモデルは、前記サービス指向アーキテクチャモデルを実装するために必要なハードウェアを示すための情報であ
前記所定の選択基準は、動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析に基づき、
前記動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析は、選択されたサービス指向インフラストラクチャモデルを支援してサービスレベル合意の条件およびサービスレベル合意の制約を満たすために、ビジネス価値に基づくボトルネック分析レポートおよびコストレポート等のオンデマンドレポートおよびリアルタイムパフォーマンス情報に基づく、ことを特徴とする方法。
A computerized method for a service-oriented architecture for service-oriented infrastructure transformation, comprising:
The process of receiving a service-oriented architecture model instance;
Detecting a pattern of service-oriented architecture model instances that can be converted according to at least one used case in a used case database, wherein the used case is part of a service-oriented architecture model or a service-oriented infrastructure model; The pattern is a feature or component of a service-oriented architecture model or a service-oriented infrastructure model, corresponding to one or more of the used cases, and the used case database is a service-oriented architecture model A process involving one or more used cases corresponding to patterns in which the transformation from a service-oriented infrastructure model has already been performed;
Transforming a detected pattern according to at least one used case to generate at least one intermediate state model instance, wherein the intermediate state model instance is more than the intermediate state model instance; A process that is a model instance that can be converted to a model instance in a subordinate concept state;
At least to detect a pattern of at least one intermediate state model instance that can be transformed according to at least one other used case in the used case database and to generate one or more subordinate intermediate state model instances; Transforming the detected pattern according to one other used case, the other used case being different from the used case used to generate the intermediate state model instance The process of being a used case,
Detecting and converting patterns of lower intermediate state model instances until the lower intermediate state model is no longer convertible according to used cases in the used case database;
Storing a model of a lower intermediate state that is no longer convertible as an instance of a service-oriented infrastructure model;
Selecting one of the service-oriented infrastructure models according to the lower intermediate state model and predetermined selection criteria;
The service-oriented architecture model is information describing a software-based service, and is information indicating the content of the service without specifying hardware for providing the service ,
The service oriented infrastructure model, Ri information der to indicate the hardware required to implement the service oriented architecture model,
The predetermined selection criteria is based on dynamic performance and business data analysis,
The dynamic performance and business data analysis includes a bottleneck analysis report and a cost report based on business value, etc. to support the selected service-oriented infrastructure model to satisfy the conditions of service level agreement and the constraints of service level agreement, etc. Based on real-time performance information and on-demand reports .
使用済みケースの少なくとも1つの使用済みケースに従って変換可能なパターンを検出する過程は、パターンを認識するために1つまたは複数の変換レベルで実行されることを特徴とする請求項に記載の方法。 The method of claim 7 , wherein the step of detecting a convertible pattern according to at least one used case of used cases is performed at one or more conversion levels to recognize the pattern. . パターンを認識するための1つまたは複数の変換レベルは、プロパティレベル、オブジェクトまたはクラスレベル、サービス間レベルおよびサービス内部レベルを含むことを特徴とする請求項に記載の方法。 9. The method of claim 8 , wherein the one or more transformation levels for recognizing a pattern include a property level, an object or class level, an inter-service level, and a service internal level. 検出されたパターンを変換できる使用済みケースは、1つまたは複数の使用済み変換アルゴリズム、変換アルゴリズムパターン、パフォーマンスパラメータおよびビジネスパラメータによって互いに異なることを特徴とする請求項に記載の方法。 8. The method of claim 7 , wherein the used cases that can convert the detected pattern differ from one another by one or more used conversion algorithms, conversion algorithm patterns, performance parameters, and business parameters. パフォーマンスパラメータは、中間状態のモデルインスタンスに利用可能なハードウェア部分の静的パフォーマンスデータに依存して代替することを特徴とする請求項10に記載の方法。 The method of claim 10 , wherein the performance parameter is substituted depending on the static performance data of the hardware part available for the intermediate state model instance. ビジネスパラメータは、コストおよび利益見積を具備することを特徴とする請求項10に記載の方法。 The method of claim 10 , wherein the business parameter comprises a cost and profit estimate. サービス指向アーキテクチャモデルからサービス指向インフラストラクチャモデルへ変換するためのコンピュータシステムであって、
サービス指向インフラストラクチャモデルにサービス指向アーキテクチャモデルを変換するように動作可能な変換エンジンと、洗練されたビジネス分析特徴で変換エンジンを支援するよう動作可能なビジネスエンジンとに関する格納された命令を有する1つまたは複数のメモリ装置と、
メモリと通信し、変換エンジンおよびビジネスエンジンに関するメモリ内の命令を実行するよう動作可能なプロセッサと、
サービス指向アーキテクチャをサービス指向インフラストラクチャへ変換することに関して一組の既知の変換可能なパターンを提供するための使用済みケースデータベースと、
サービス指向インフラストラクチャモデルに利用可能なハードウェア部分のプロパティを提供するためのパフォーマンスデータベースと、
ビジネス分析特徴に関する履歴情報、コストファクトおよび効率データを含むビジネス価値データベースと
を具備し、
前記使用済みケースデータベースは、サービス指向アーキテクチャモデルからサービス指向インフラストラクチャモデルへの変換が既に実行されたパターンに対応する1つまたは複数の使用済みケースを含み、
前記使用済みケースは、サービス指向アーキテクチャモデルまたはサービス指向インフラストラクチャモデルの一部であり、
前記パターンは、サービス指向アーキテクチャモデルまたはサービス指向インフラストラクチャモデルの特徴または構成要素であって、1つまたは複数の前記使用済みケースに対応しており、
前記変換エンジンは、少なくとも1つの中間状態のモデルインスタンスを生成するために、少なくとも1つの使用済みケースに従って、検出されたパターンを変換し、前記中間状態のモデルインスタンスは、該中間状態のモデルインスタンスよりも下位概念の状態のモデルインスタンスに変換することが可能なモデルインスタンスであり、
前記変換エンジンは、使用済みケースデータベースの少なくとも1つの他の使用済みケースに従って変換可能な少なくとも1つの中間状態のモデルインスタンスのパターンを検出し、1つまたは複数の下位の中間状態のモデルインスタンスを生成するために少なくとも1つの他の使用済みケースに従って、検出されたパターンを変換し、前記他の使用済みケースは、前記中間状態のモデルインスタンスを生成するために使用される前記使用済みケースとは異なる使用済みケースであり、
前記変換エンジンは、下位の中間状態のモデルが、使用済みケースデータベースの使用済みケースに従ってもはや変換可能でなくなるまで、下位の中間状態のモデルインスタンスのパターンを検出および変換し、
前記変換エンジンは、サービス指向インフラストラクチャモデルのインスタンスとして、もはや変換可能でない下位の中間状態のモデルを格納し、
前記変換エンジンは、前記下位の中間状態のモデルと所定の選択基準とに従ってサービス指向インフラストラクチャモデルの1つを選択し、
前記サービス指向アーキテクチャモデルは、ソフトウェアベースのサービスを記述する情報であって、前記サービスを提供するためのハードウェアを特定せずに前記サービスの内容を示す情報であり、
前記サービス指向インフラストラクチャモデルは、前記サービス指向アーキテクチャモデルを実装するために必要なハードウェアを示すための情報であ
前記所定の選択基準は、動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析に基づき、
前記動的パフォーマンスおよびビジネスデータ分析は、選択されたサービス指向インフラストラクチャモデルを支援してサービスレベル合意の条件およびサービスレベル合意の制約を満たすために、ビジネス価値に基づくボトルネック分析レポートおよびコストレポート等のオンデマンドレポートおよびリアルタイムパフォーマンス情報に基づく、
ことを特徴とするコンピュータシステム。
A computer system for converting from a service-oriented architecture model to a service-oriented infrastructure model,
One having stored instructions for a conversion engine operable to convert the service-oriented architecture model into a service-oriented infrastructure model and a business engine operable to support the conversion engine with sophisticated business analysis features. Or a plurality of memory devices,
A processor operable to communicate with the memory and execute instructions in the memory relating to the conversion engine and the business engine;
A used case database to provide a set of known convertible patterns for converting a service-oriented architecture to a service-oriented infrastructure;
A performance database to provide the hardware part properties available to the service-oriented infrastructure model;
Business value database including historical information on business analysis features, cost facts and efficiency data,
The used case database includes one or more used cases corresponding to patterns in which a conversion from a service-oriented architecture model to a service-oriented infrastructure model has already been performed,
The used case is part of a service-oriented architecture model or a service-oriented infrastructure model,
The pattern is a feature or component of a service-oriented architecture model or a service-oriented infrastructure model, corresponding to one or more of the used cases,
The transformation engine transforms the detected pattern according to at least one used case to generate at least one intermediate state model instance, the intermediate state model instance being more than the intermediate state model instance. Is also a model instance that can be converted into a model instance in a subordinate concept state,
The conversion engine detects a pattern of at least one intermediate state model instance that can be converted according to at least one other used case in the used case database and generates one or more sub-intermediate model instance instances Transforming the detected pattern according to at least one other used case, the other used case being different from the used case used to generate the intermediate state model instance Used case,
The transformation engine detects and transforms the pattern of lower intermediate state model instances until the lower intermediate state model is no longer convertible according to the used cases in the used case database;
The transformation engine stores, as an instance of a service-oriented infrastructure model, a lower intermediate state model that is no longer translatable;
The transformation engine selects one of the service oriented infrastructure models according to the lower intermediate state model and predetermined selection criteria;
The service-oriented architecture model is information describing a software-based service, and is information indicating the content of the service without specifying hardware for providing the service ,
The service oriented infrastructure model, Ri information der to indicate the hardware required to implement the service oriented architecture model,
The predetermined selection criteria is based on dynamic performance and business data analysis,
The dynamic performance and business data analysis includes a bottleneck analysis report and a cost report based on business value, etc. to support the selected service-oriented infrastructure model to satisfy the conditions of service level agreement and the constraints of service level agreement, etc. Based on on-demand reports and real-time performance information,
A computer system characterized by that.
階層ケースベースのリーズニングアプローチに基づきパターン認識方法に供するための認識エージェントをさらに具備することを特徴とする請求項13に記載のコンピュータシステム。 The computer system of claim 13 , further comprising a recognition agent for use in a pattern recognition method based on a hierarchical case-based reasoning approach. ビジネス価値データベースのためにビジネスデータを提供するためのビジネスエージェントをさらに具備することを特徴とする請求項13に記載のコンピュータシステム。 The computer system of claim 13 , further comprising a business agent for providing business data for the business value database. パフォーマンスデータベースのためにデータを提供するためのリアルタイム監視および分析エージェントをさらに具備することを特徴とする請求項13に記載のコンピュータシステム。 The computer system of claim 13 , further comprising a real-time monitoring and analysis agent for providing data for the performance database.
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